我要评论问题描述
在使用 mybatis-plus 的 savebatch() 和 updatebatchbyid() 方法进行批量数据操作时，发现自定义的 druid sql 日志拦截器（sqlloginterceptor）无法打印这些批量操作的 sql 语句，导致调试和问题排查困难。
问题分析
1. 批量操作的特殊性
mybatis-plus 的批量操作方法（如 savebatch、updatebatchbyid）使用了 jdbc 的批处理（batch）模式来提高性能。批处理模式与普通的单条 sql 执行方式不同：
- 普通执行：每条 sql 单独执行，会触发
statementexecuteafter、statementexecuteupdateafter等方法 - 批处理执行：多条 sql 一起提交执行，只会触发
statementexecutebatchafter方法
2. 原有拦截器的问题
原有的 sqlloginterceptor 继承自 druid 的 filtereventadapter，实现了以下方法：
@override
protected void statementexecuteafter(statementproxy statement, string sql, boolean firstresult) {
statement.setlastexecutetimenano();
printsqllog(statement, sql);
}
@override
protected void statementexecuteupdateafter(statementproxy statement, string sql, int updatecount) {
statement.setlastexecutetimenano();
printsqllog(statement, sql);
}
@override
protected void statementexecutebatchafter(statementproxy statement, int[] result) {
statement.setlastexecutetimenano();
// 这里没有打印日志！
}可以看到，statementexecutebatchafter 方法中只设置了执行时间，但没有打印 sql 日志，这就是批量操作 sql 不打印的根本原因。
解决方案
方案一：修改 druid 拦截器（推荐）
修改 sqlloginterceptor.java 的 statementexecutebatchafter 方法，添加 sql 日志打印逻辑：
@override
protected void statementexecutebatchafter(statementproxy statement, int[] result) {
statement.setlastexecutetimenano();
// 批量执行后也打印sql日志
string sql = statement.getbatchsql();
if (stringutil.isnotblank(sql)) {
printsqllog(statement, sql);
} else {
// 如果批量sql为空，尝试获取最后执行的sql
sql = statement.getlastexecutesql();
if (stringutil.isnotblank(sql)) {
printsqllog(statement, sql);
}
}
}优点：
- 统一的日志格式
- 包含执行时间统计
- 可以格式化 sql 和参数
缺点：
- 批量操作可能只显示一条 sql 模板，看不到每条具体的参数
方案二：启用 mybatis 原生日志
在 logback.xml 配置文件中添加 mybatis mapper 的 debug 级别日志：
<!-- mybatis sql 日志 --> <logger name="com.hzys.mapper" level="debug"/>
优点：
- 可以看到每条 sql 的详细参数
- mybatis 原生支持，稳定可靠
缺点：
- 日志格式与自定义拦截器不一致
- 日志量较大
方案三：双管齐下（最佳实践）
同时使用方案一和方案二，既能保证批量操作的 sql 被记录，又能在需要时查看详细的参数信息。
完整代码示例
1. 修改后的 sqlloginterceptor
@slf4j
public class sqlloginterceptor extends filtereventadapter {
private static final sqlutils.formatoption format_option = new sqlutils.formatoption(false, false);
@override
protected void statementexecutebatchafter(statementproxy statement, int[] result) {
statement.setlastexecutetimenano();
// 批量执行后也打印sql日志
string sql = statement.getbatchsql();
if (stringutil.isnotblank(sql)) {
printsqllog(statement, sql);
} else {
// 如果批量sql为空，尝试获取最后执行的sql
sql = statement.getlastexecutesql();
if (stringutil.isnotblank(sql)) {
printsqllog(statement, sql);
}
}
}
private void printsqllog(statementproxy statement, string sql) {
if (!log.isinfoenabled() || stringutil.isempty(sql)) {
return;
}
try {
// 获取参数
int parameterssize = statement.getparameterssize();
list<object> parameters = new arraylist<>(parameterssize);
for (int i = 0; i < parameterssize; ++i) {
parameters.add(getjdbcparameter(statement.getparameter(i)));
}
// 格式化sql
string dbtype = statement.getconnectionproxy().getdirectdatasource().getdbtype();
string formattedsql = sqlutils.format(sql, dbtype.of(dbtype), parameters, format_option);
// 打印日志
printsql(formattedsql, statement);
} catch (exception e) {
log.error("sql 格式化失败", e);
log.info("\n\n============== sql start ==============\n" +
"execute sql : {}\n" +
"execute time: {}\n" +
"============== sql end ==============\n",
sql, stringutil.format(statement.getlastexecutetimenano()));
}
}
private static void printsql(string sql, statementproxy statement) {
string sqllogger = "\n\n============== sql start ==============" +
"\nexecute sql : {}" +
"\nexecute time: {}" +
"\n============== sql end ==============\n";
log.info(sqllogger, sql.trim(), stringutil.format(statement.getlastexecutetimenano()));
}
}2. logback 配置
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<configuration scan="true" scanperiod="60 seconds">
<!-- 其他配置... -->
<!-- 日志输出级别 -->
<root level="info">
<appender-ref ref="stdout"/>
<appender-ref ref="info"/>
<appender-ref ref="warn"/>
<appender-ref ref="error"/>
</root>
<!-- mybatis sql 日志 -->
<logger name="com.hzys.mapper" level="debug"/>
<logger name="net.sf.ehcache" level="info"/>
<logger name="druid.sql" level="info"/>
</configuration>3. druid 配置
@slf4j
@configuration
public class druidconfig {
@bean
@primary
@configurationproperties("spring.datasource.druid")
public datasource datasource() {
druiddatasource datasource = druiddatasourcebuilder.create().build();
// 添加自定义的sql日志拦截器
sqlloginterceptor sqlloginterceptor = new sqlloginterceptor();
datasource.getproxyfilters().add(sqlloginterceptor);
return datasource;
}
}验证效果
修改后，执行批量操作时会看到类似以下的日志输出：
============== sql start ============== execute sql : insert into employee_hourly_rate (id, project_member, member_level, ...) values (?, ?, ?, ...) execute time: 15ms ============== sql end ============== ==> preparing: insert into employee_hourly_rate (id, project_member, member_level, ...) values (?, ?, ?, ...) ==> parameters: 1(long), 张三(string), 高级工程师(string), ... ==> parameters: 2(long), 李四(string), 中级工程师(string), ... <== updates: 2
注意事项
- 性能考虑：debug 级别的 mybatis 日志会输出大量信息，生产环境建议关闭或设置为 info 级别
- 日志过滤：可以在
sqlloginterceptor中添加过滤逻辑，避免打印某些不需要的 sql（如健康检查） - 批量大小：mybatis-plus 默认批量大小为 1000，可以通过配置调整
- 事务管理：批量操作需要在事务中执行，确保添加
@transactional注解
总结
mybatis-plus 批量操作 sql 不打印的问题主要是因为批处理模式使用了不同的执行路径，原有的拦截器没有处理 statementexecutebatchafter 方法。通过修改拦截器并配合 mybatis 原生日志，可以完美解决这个问题，既能保证日志的完整性，又能在需要时查看详细的执行信息。
以上就是mybatis-plus批量操作sql日志不打印问题的解决方案的详细内容，更多关于mybatis-plus操作sql日志不打印的资料请关注代码网其它相关文章！
发表评论